- Deep Global Registration 代码环境配置(rtx3090+python3.8+cuda11.1+pytorch1.7+MinkowskiEngine0.5.1)
JPy646
pytorch深度学习神经网络
前言踩过的坑:因为rtx3090最低算力是8.6,似乎不支持过低版本的cuda。试过pytorch1.7.0+cuda11.0,但会报错,由于cuda11.0支持的最高算力达不到rtx最低的要求。但配置pytorch1.8时DGR的代码运行时会报错。对于没有这个烦恼的还是推荐安装python3.6+cuda10.2+pytorch1.6+MinkowskiEngine0.4.3,这个配置无需改动代
- 从 Alpha 到 Final:Python 各阶段版本到底该怎么用?
三金C_C
Pythonpython版本生命周期
主流的Python是由PythonSoftwareFoundation(PSF,Python软件基金会)主导的:PSF是一个非营利组织负责维护Python官方语言规范、标准库、社区基础设施它主导的实现版本是我们日常使用的:CPythonPython的版本阶段(版本周期)。这些阶段是官方正式定义的,适用于每一个Python主版本(比如3.12、3.13、3.14…)Python版本的四大阶段Pyth
- AI 大模型重塑软件开发流程的四点观察:跃迁/重构/变革/挑战
敖行客 Allthinker
Thinker说人工智能大模型
作为软件开发的从业者,笔者深刻感受到AI大模型对开发流程的颠覆性影响。从最初的代码补全工具到如今能够自主完成复杂任务的智能协作者,AI的角色转变正推动软件开发范式发生系统性变革。基于实际开发经验与行业案例,从四个维度,浅显讲述一下AI大模型重塑软件开发流程的观察。观察一:编码能力突破——从“助手”到“协作者”的技术跃迁核心变化:AI从“补全代码片段”进化为“自主构建完整系统”过去,AI在开发中的角
- RTX50系显卡+CUDA+torch+python对应关系
前言本人的显卡是RTX5070,使用时发现它对CUDA、torch和python版本有要求,试图按照老项目的依赖文件进行安装发现安不了,因此记录一下(截至2025年6月)。提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考一、RTX50系显卡只能使用CUDA12.8二、目前只支持torch2.7.0和2.7.11.去pytorch官网的https://download.pytorch.org/whl/
- go channel用法
三金C_C
gogolangchannel
介绍channel在Go中是一种专门用来在goroutine之间传递数据的类型安全的管道。你可以把它理解成:多个goroutine之间的**“传话筒”**,谁往通道里塞东西,另一个goroutine就能接收到。Go语言采用CSP(CommunicatingSequentialProcesses)模型,也就是鼓励:“不要通过共享内存来通信,而要通过通信来共享内存”也就是通过channel来传递数据,
- 揭开 MCP 的神秘面纱:标准化 AI 上下文管理的未来(上)
愤怒的可乐
大模型自然语言处理人工智能python开发语言
引言最近MCP大火,本文尝试揭开它神秘的面纱。文章较长,分为上下两篇。架构MCP协议遵循客户端-主机-服务器架构,其中一个主机应用运行多个客户端实例,每个客户端实例维护了和服务器建立的独立的连接。Host:希望通过MCP访问数据的程序,比如一个聊天应用程序。Client:与服务器保持1:1连接(会话)的客户端,Host通过这个Client连接不同的Server提供的功能。Server:通过MCP公
- 强化学习贝尔曼方程推导
愤怒的可乐
强化学习人工智能概率论机器学习算法
引言强化学习中贝尔曼方程的重要性就不说了,本文利用高中生都能看懂的数学知识推导贝尔曼方程。回报折扣回报GtG_tGt的定义为:Gt=Rt+1+γRt+2+γ2Rt+3+⋯=∑k=0∞γkRt+k+1(1)G_t=R_{t+1}+\gammaR_{t+2}+\gamma^2R_{t+3}+\cdots=\sum_{k=0}^\infty\gamma^kR_{t+k+1}\tag1Gt=Rt+1+γR
- Llama改进之——RoPE旋转位置编码
愤怒的可乐
NLP项目实战#LLaMARoPE旋转位置编码
引言旋转位置编码(RotaryPositionEmbedding,RoPE)将绝对相对位置依赖纳入自注意力机制中,以增强Transformer架构的性能。目前很火的大模型LLaMA、QWen等都应用了旋转位置编码。之前在[论文笔记]ROFORMER中对旋转位置编码的原始论文进行了解析,重点推导了旋转位置编码的公式,本文侧重实现,同时尽量简化数学上的推理,详细推理可见最后的参考文章。复数与极坐标复数
- Llama改进之——分组查询注意力
愤怒的可乐
#NLP项目实战自然语言处理llama深度学习人工智能分组查询注意力旋转位置编码
引言今天介绍LLAMA2模型引入的关于注意力的改进——分组查询注意力(Grouped-queryattention,GQA)1。Transformer中的多头注意力在解码阶段来说是一个性能瓶颈。多查询注意力2通过共享单个key和value头,同时不减少query头来提升性能。多查询注意力可能导致质量下降和训练不稳定,因此常用的是分组查询注意力。然后我们结合上篇文章3探讨的旋转位置编码,将选择位置编
- Llama改进之——均方根层归一化RMSNorm
愤怒的可乐
NLP项目实战#llama
引言在学习完GPT2之后,从本文开始进入Llama模型系列。本文介绍Llama模型的改进之RMSNorm(均方根层归一化)。它是由RootMeanSquareLayerNormalization论文提出来的,可以参阅其论文笔记1。LayerNorm层归一化(LayerNorm)对Transformer等模型来说非常重要,它可以帮助稳定训练并提升模型收敛性。LayerNorm针对一个样本所有特征计算
- Llama改进之——SwiGLU激活函数
愤怒的可乐
#自然语言处理NLP项目实战llama
引言今天介绍LLAMA模型引入的关于激活函数的改进——SwiGLU1,该激活函数取得了不错的效果,得到了广泛地应用。SwiGLU是GLU的一种变体,其中包含了GLU和Swish激活函数。GLUGLU(GatedLinearUnits,门控线性单元)2引入了两个不同的线性层,其中一个首先经过sigmoid函数,其结果将和另一个线性层的输出进行逐元素相乘作为最终的输出:GLU(x,
- 从0实现llama3
讨厌编程但喜欢LLM的学院派
人工智能python开发语言深度学习机器学习pytorch
分享一下从0实现llama的过程流程如下:word-->embeddinglayer-->n*decoderlayer-->finallinearlayer-->output分词器在embedding之前,需要进行分词,将句子分成单词。llama3采用了基于BPE算法的分词器。这个链接实现了一个非常简洁的BPE分词器简易分词器实现BPE分词器(选看)1)训练tokenizer词汇表并合并给定文本,
- ATmega16微控制器编程与应用实践
love彤彤
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:ATmega16是一个基于AVR架构的8位微控制器,广泛用于嵌入式系统控制应用。本文将详细介绍如何在ATmega16上实现1602液晶显示、独立键盘操作、数码管扫描、蜂鸣器控制和流水灯设计等常用功能。通过这些功能的实践项目,读者可以掌握C语言在嵌入式系统开发中的应用,包括I/O口编程、定时器设置、中断处理和串行通信等关键技术。1.ATmega16微控制器简介A
- 强化学习RLHF详解
贝塔西塔
强化学习大模型人工智能深度学习机器学习算法语言模型
RLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)模型详解一、背景1.传统强化学习的局限性传统的强化学习(ReinforcementLearning,RL)依赖于预定义的奖励函数(RewardFunction),但在复杂任务(如自然语言生成、机器人控制)中,设计精确的奖励函数极为困难。例如:模糊目标:生成“高质量文本”难以量化,无法用简单的指标(如BLEU、R
- 强人工智能是否会诞生于现在的AI之中
一花·一叶
人工智能语言模型
为什么我认为当前AI方法无法实现真正的人工智能?随着大模型的发展日新月异,越来越多的人开始相信我们正在接近通用人工智能(AGI)。然而,作为一名人工智能领域的算法工程师,我反而越来越确信:现有的技术路径——以Transformer为核心的深度神经网络,可能已经达到了它的能力上限。我们或许正站在一个新时代的门槛上:真正的强人工智能将不会诞生于现有的范式中,而需要一条全新的算法路径。Transform
- C++中的前置声明
mj348940862
C++c++数据结构开发语言
一般来说,当你某个文件中,需要用到某个类或者结构体的指针,但是却不能直接包含那个类或者结构体的声明文件时,可以用前置声明解决。前置声明是指对类、函数、模板或者结构体进行声明,仅仅是声明,不包含相关具体的定义。在很多场合我们可以用前置声明来代替#include语句。类的前置声明只是告诉编译器这是一个类型,但无法告知类型的大小,成员等具体内容。在未提供完整的类之前,不能定义该类的对象,也不能在内联成员
- 手把手从零打造 Llama3:解锁下一代预训练模型
会飞的Anthony
信息系统人工智能AIGC自然语言处理人工智能llama3AIGC
引言Llama3相较于Llama2,不仅在模型架构上做了显著优化,尤其是全局查询注意力机制(GQA)的引入,使得模型在大规模数据处理上表现更加出色。同时,Llama3采用了与GPT一致的tiktoken分词器,大幅提升了分词效率。本篇文章将带你从头构建Llama3预训练流程,深入了解其关键细节和实现方式,让你掌握这一下一代模型的核心技术。1.启动训练脚本在这一步中,我们将实现Llama3的预训练框
- 从零实现Llama3:深入解析Transformer架构与实现细节
祁婉菲Flora
从零实现Llama3:深入解析Transformer架构与实现细节llama3-from-scratchllama3一次实现一个矩阵乘法。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama3-from-scratch引言本文将深入探讨如何从零开始实现Llama3语言模型。我们将从最基本的张量操作开始,逐步构建完整的Transformer架构。通过这个过程,读者
- PyTorch-Llama: 从零开始实现LLaMA 2模型教程
乔昕连
PyTorch-Llama:从零开始实现LLaMA2模型教程pytorch-llamaLLaMA2implementedfromscratchinPyTorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch-llama1.项目介绍PyTorch-Llama是一个在PyTorch平台上完全从零开始实现的LLaMA2模型仓库。该模型是一个强大的自回归语言模
- Redis缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩(定义、产生原因、解决方案--代码示例)
卜锦元
redis数据库数据优化缓存redis数据库
前言Redis缓存作为高性能的数据访问层,在实际开发中经常面临三大经典问题:缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩。本文将从它们各自的定义、产生的原因、实际开发过程中的解决方案出发,为大家详细描述相关的信息,并附有相关的go代码示例(嗯…最近go写的比较多,大家也可以用其它语言带入,原理都是一样的)一、缓存穿透(CachePenetration)❓是什么?客户端频繁请求数据库中根本不存在的Key,缓存不命中
- Redis主从复制详解
卜锦元
redis高可用性数据库redis数据库linux缓存
前言本文对于redis主从复制相关知识进行详细的解释,主要从主从复制的原理、配置方式、数据流转过程、重要概念与机制、常见问题与解决方案、典型使用场景、局限性与处理方案等方面出发,帮助我们更好的理解Redis的主从复制知识。一、Redis主从复制原理(Replication)主从复制是指一个Redis主节点(Master)将数据同步到一个或多个从节点(Slave/Replica),从节点一般以只读方
- 音视频会议服务搭建(设计方案)-01
卜锦元
音视频webrtcgolang流媒体websocket音视频
前言最近在做音视频会议系统服务搭建的工作任务,因为内容过多,我会逐篇分享相关的设计方案、开发思路、编程语言、使用的组件集合等等。如果你也有大型音视频会议系统搭建架构的需求,希望这些可以对你有所帮助。EchoMeet音视频会议系统架构设计项目概述EchoMeet是基于WebRTC技术的企业级音视频会议解决方案,采用三层音视频架构和Go+Node.js双后端微服务设计,实现了高并发、低延迟、可扩展的视
- 抗辐照芯片在核电厂火灾探测器中的应用优势与性能解析
国科安芯
科普网络人工智能运维自动化
一、引言核电厂作为能源供应的关键设施,其安全性备受关注。火灾是威胁核电厂安全运行的重要风险因素之一。在核电厂的特殊环境下,火灾探测器肩负着及时发现火情、保障核电厂安全运行的重任。然而,核电厂存在高能辐射等复杂环境因素,这对火灾探测器中的芯片性能提出了极为严苛的要求。传统芯片在辐射环境下易出现性能退化、功能异常等问题,导致火灾探测器无法准确工作。因此,研发和应用抗辐照芯片成为解决这一问题的关键。抗辐
- Boost.Asio 的 TCP 通信教程
FHKHH
网络编程tcp/ip网络协议网络
一、引言本教程将详细介绍如何使用Boost.Asio库实现一个简单的TCP通信示例,包括服务器端和客户端的代码编写、编译以及运行流程。同时,我们会对通信过程中的各个关键步骤进行详细讲解,帮助读者理解TCP通信在Boost.Asio中的实现方式。后续如果需要扩展功能,例如并发处理多个客户端连接或使用异步通信等,可以在此基础上进行修改。二、准备工作确保系统中已安装Boost库。确保编译器(如g++)能
- Boost.Asio 同步读写操作详解
Boost.Asio同步读写操作详解Boost.Asio是一个高效的C++网络和底层I/O库,提供了多种API用于同步和异步数据传输。本文将详细介绍同步操作及其具体实现,包括write_some、send、write、read_some、receive、read和read_until等。1.同步写:write_some功能:将指定数量的字节写入到套接字。如果发送缓冲区已满,则只写入一部分数据并返回
- c++中类的前置声明
2301_80355452
c++java开发语言
前置声明(forwarddeclaration)和包含头文件(includeheaderfile)是C/C++程序设计中经常遇到的两个基础概念。它们都和“让编译器知道有哪些类型、函数”等信息相关,但本质和作用是完全不同的。下面我会详细、通俗地讲解二者的区别,以及什么情况下选用哪一种。1.前置声明是什么?前置声明(forwarddeclaration)就是提前告诉编译器“小样,后面我会实现/定义一个
- 音视频会议服务搭建(设计方案-两种集成方案对比)-03
卜锦元
流媒体websocket音视频webrtcgolang音视频gonode.jswebrtcc++redismysql
前言在开始计划之前,查阅了不少资料。一种方案是Go层做信令业务,nodejs层来管理和mediasoup的底层交互,通过客户端去调用Go层;第二种方案是客户端直接调用nodejs层来跟mediasoup去交互;最终,当然不出意料的选择了项目复杂的构建方案,为性能去考虑。EchoMeet架构方案对比分析1.两种架构方案概览方案A:Go+Node.js双系统架构(当前方案)前端Vue3+mediaso
- 如何训练一个 Reward Model:RLHF 的核心组件详解
茫茫人海一粒沙
深度学习人工智能强化学习
RewardModel(奖励模型)是RLHF的核心,决定了模型“觉得人类偏好什么”的依据。本文将系统介绍如何从零开始训练一个rewardmodel,包括数据准备、模型结构、损失函数、训练方法与注意事项。什么是RewardModel?RewardModel(RM)是一个评分器:它输入一个文本(通常是prompt+模型回答),输出一个实数分值(reward),表示这个回答的“人类偏好程度”。它不是分类
- pytorch小记(二十六):全面解读 PyTorch 的 `torch.matmul`
pytorch小记(二十六):全面解读PyTorch的`torch.matmul`PyTorch中的`torch.matmul`详解与使用指南一、什么是`torch.matmul`二、基本用法示例1.向量点积(1-D×1-D)2.二维矩阵乘法(2-D×2-D)3.批量矩阵乘法(≥3-D)4.向量与矩阵混合三、与`mm`、`bmm`的区别四、性能与数值稳定性五、典型应用场景六、注意事项七、总结在深度
- pytorch小记(二十七):深入理解 PyTorch 中的 `.contiguous()`:内存布局与数据不变性
pytorch小记(二十七):深入理解PyTorch中的`.contiguous`:内存布局与数据不变性深入理解PyTorch中的`.contiguous()`:内存布局与数据不变性一、张量连续性(contiguity)概念二、`.contiguous()`的作用三、`.contiguous()`是否改变数值?四、与`.clone()`的区别五、常见使用场景六、总结深入理解PyTorch中的.co
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数